torch.cat 第4页

Pytorch中 torch.cat与torch.stack 拼接函数

torch.cat()有两个参数，第一个是要拼接的张量的列表或是元组；第二个参数是拼接的维度。torch.cat()和torch.stack()函数要求输入张量的大小完全相同，才能进行拼接sta

木禾DING·2022-11-29 10:57

torch.cat()与torch.stack()的区别

torch.cat与torch.stack的区别在讲两者区别的之前我们首先看一下官方的定义：共同点：两个函数都是将tensor数据在指定的维度上进行一个拼接处理，并且要保证进行拼接前的数据形状是一样的区别在于

TODAY'S·2022-11-29 10:26

torch.cat 和 torch.stack的区别

torch.cat和torch.stack的区别torch.cattorch.cat(seq,dim=0,out=None)#https://pytorch.org/docs/stable/generated

FakeOccupational·2022-11-29 10:25

详解Pytorch中的torch.cat torch.stack

Pytorch中的torch.cattorch.stack文章目录详解Pytorch中的torch.cattorch.stacktorch.cat官方文档分析示例torch.stack官方文档分析示例总结torch.cat

RJ183142·2022-11-29 10:24

Pytorch torch.stack torch.cat

torch.stack和torch.cattorch.stack实对张量沿指定维度进行级联torch.stack和torch.cat的区别，前一个会增加维度，而后一个不变

Decennie·2022-11-29 10:20

torch.stack()和torch.cat()的区别

torch.stack()可以通过torch.cat()表达，即torch.stack(tensors,dim)等价于torch.cat([tensor.unsqueeze(dim)fortensorintensors

CarrotLY·2022-11-29 10:20

【Pytorch学习笔记】torch.cat() 与 torch.stack()

torch.stack()stack在英文中有“堆叠的意思”。所以stack通常是把一些低纬(二维)的tensor堆叠为一个高维(三维)的tensor。stack()官方解释:torch.stack[source]→Tensor:函数目的：沿着一个新维度对输入张量序列进行拼接。其中序列中所有的张量都应该为相同形状。outputs=torch.stack(inputs,dim=0)#→Tensor参

Small___ming·2022-11-29 10:18

Torch函数汇总

torch.cat((x,y),dim=1)对x和y的指定维度进行拼接。torch.split(x,dims,dim=1)对指定维度进行分割。

Dream Algorithm·2022-11-29 08:55

2022.3.17 debug过程中，一些pytorch函数：

>>>C=torch.cat((A,B),0)#按维数0（行）拼接1就是按列拼接的。这是二维张量一起拼接。大部分我们要处理的是图像，不同的，具体查。

lmx001206·2022-11-26 09:21

pytorch学习笔记4-张量操作

1.概览张量的合并张量的运算张量的数值计算张量的范数张量的高阶操作2.张量的合并#cata1=torch.rand(4,3,32,32)a2=torch.rand(5,3,32,32)torch.cat

倾夏而醒·2022-11-25 23:54

动手学深度学习总结第一章

torch.tensor([3.13])print(c,c.item(),float(c),int(c))注：c.item返回的是数值，而非Tensor类型连接操作#dim=0,纵向连接，dim=1,横向连接m=torch.cat

弹幕教练宇宙起源·2022-11-25 21:58

Pytorch学习笔记(七):F.softmax()和F.log_softmax函数详解

ZZY_dl·2022-11-24 21:48

torch.cat()函数的官方解释，详解以及例子

在pytorch中，常见的拼接函数主要是两个，分别是：stack()cat()一般torch.cat()是为了把多个tensor进行拼接而存在的。

模糊包·2022-11-24 16:09

[Pytorch] 详解 torch.cat()

1.定义官方手册中描述为：torch.cat(inputs,dimension=0)→Tensor在给定维度上对输入的张量序列seq进行连接操作。

江南蜡笔小新·2022-11-24 16:30

Pytorch疑难小实验：理解torch.cat()在不同维度下的连接方式

importtorchdefprintt(x,a=""):print(x)print("{}.dim{}".format(a,x.dim()))print("{}.shape{}".format(a,x.shape))x=torch.arange(48).reshape(2,2,3,4)printt(x,"x")y=torch.ones(48).reshape(2,2,3,4)printt(y,"

LiBiGo·2022-11-24 16:25

关于torch.cat()与torch.stack()

关于torch.cat()与torch.stack()整理代码中一直使用torch.cat()和torch.stack()进行tensor维度拼接，花点时间整理下。

幼稚园的扛把子～·2022-11-24 07:02

Pytorch基础(6)——多项式函数拟合实验笔记

torch.cat((input1,input2,...),dim=?)torch.cat()可以将多个tensor在dim维度上进行拼接。

Ccendoc·2022-11-23 12:57

Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解

ZZY_dl·2022-11-23 04:04

pycharm动手学深度学习笔记-01预备知识

）核心的不懂的地方参考沐神的课程主页本地python环境python3.8改成了深度学习专用的文章目录预备知识数据操作和数据预处理线性代数微积分自动求导预备知识数据操作和数据预处理dim啥意思查了一下torch.cat

东方-教育技术博主·2022-11-22 18:07

pytorch学习笔记——张量维度操作

一、维度拼接之torch.cat()与torch.stack()二、维度变化之torch.view()三、torch.resize_四、torch.reshape五、维度增加之torch.unsqueeze

phily123·2022-11-21 23:23

Pytorch中torch.cat（）

torch.cat(tensors,dim=0)是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatenate的意思，即拼接。

带上吉他去大理·2022-11-21 13:16

ptorch.cat理解

torch.cat将两个张量进行拼接主要是对dim取值的一个理解a=torch.rand(2,3)b=torch.rand(1,3)c=torch.cat((a,b),dim=0)当张量为二维的时候，dim

秃头选拔赛形象大使·2022-11-21 01:52

【无标题】

torch.cat()的用法：一般为torch.cat((x1,x2),0)或torch.cat((x1,x2),两种形式)，0表示按行连接，1表示按列连接，具体列子从pytorch官网上粘贴过来的，具体请参

巷末巷陌·2022-11-19 20:38

Pytorch中torch.cat()函数解析

一.torch.cat（）函数解析1.函数说明1.1官网：torch.cat()，函数定义及参数说明如下图所示：1.2函数功能函数将两个张量（tensor）按指定维度拼接在一起，注意：除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同

cv_lhp·2022-11-19 04:55

【深度学习】特征融合的重要方法 | 张量的拼接 | torch.cat()函数 | torch.add(函数

文章目录前言一、torch.cat()函数拼接只存在h,w(高，宽)的图像二、torch.cat()拼接存在c,h,w(通道，高，宽)的图像三、torch.add（）使张量对应元素直接相加前言本篇作为后期文章

今天一定要洛必达·2022-11-17 09:58

torch.cat或者torch.stack合并数据异常

描述最近处理检测头数据的时候遇到一个很诡异的bug，我需要对一个tensor进行标注序号0-31751然后合并到数据的时候标号被该了，变成每16个数重复一次，如下图：我查看了源数据的数据类型发现是fp16，这个时候就怀疑是数据精度的问题，于是把源数据转成fp32问题解决。

Eagle104fred·2022-11-14 07:56

pytorch使用cat()和stack()拼接tensors

有时我们在处理数据时，需要对指定的tensor按照指定维度进行拼接，对于这个需求，pytorch中提供了两个函数供我们使用，一个是torch.cat()，另外一个是torch.stack()，这两者都可以拼接

雷神·2022-11-13 12:54

关于Pytorch中dim使用的一点记录

pytorch的许多函数，例如torch.cat()、torch.max()、torch.mul()等，都包含了dim参数。

Coder_Jh·2022-11-13 10:13

PyTorch基础（八）-- 常用函数

PyTorch中，对张量(Tensor)进行拆分通常会用到两个函数：torch.split[按块大小拆分张量]torch.chunk[按块数拆分张量]而对张量(Tensor)进行拼接通常会用到另外两个函数：torch.cat

长路漫漫2021·2022-11-09 12:18

Numpy,Tensor(Pytorch) 使用对照

NumpyTensornp.expand_dims(a,axis=1)a.unsqueeze(1)升维np.squeeze(a)a.squeeze()降维np.concatenate((a,b),axis=1)torch.cat

cycyco·2022-11-06 07:31

Pytorch实现List Tensor转Tensor,reshape拼接等操作

目录一、ListTensor转Tensor(torch.cat)高维tensor二、ListTensor转Tensor(torch.stack)持续更新一些常用的Tensor操作，比如List，Numpy

·2022-11-03 14:08

torch.stack, torch.cat, torch.stack.max/mean/sum维度变换详解

torch.stack，torch.cat,torch.stack.max/mean/sumtorch.stack创建两个[x,x,x,x]tensor变量torch.stack([x,x],dim=0

jsk_learner·2022-10-04 07:56

pytorch的python API略读--tensor(五）

torch.cat:cat是英文单词concatenate的缩写，表示连接的意思。

机器视觉全栈er·2022-07-22 07:23

Pytorch 中 tensor的维度拼接

torch.stack()和torch.cat()都可以按照指定的维度进行拼接，但是两者也有区别，torch.satck()是增加新的维度进行堆叠，即其维度拼接后会增加一个维度；而torch.cat()

jacknie23·2022-07-14 22:00

TypeError: cat() got an unexpected keyword argument ‘axis‘

这个问题是跑b站作者bubbliiiing写的YOLOv4（pytorch版本）代码中出现的问题，在yolo4.py中有一个特征层之间的连接过程P4=torch.cat([P4,P5_upsample]

�柴人·2022-06-18 07:33

Pytorch tensor的拼接与拆分

tensor的拼接与拆分cat函数torch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→Tensor在指定的维度dim上，连接给定的一组张量。

程序之巅·2022-06-14 10:19

【用图说话】PyTorch中Tensor的拼接

PyTorch中Tensor的拼接PyTorch中Tensor的拼接方法：torch.cat()、torch.stack()【小提示：代码得到下面的图】torch.cat()我们用图+代码来举例importtorchx1

Kevinllli·2022-06-14 10:30

LSTM公式原理+Keras Pytorch LSTM中参数对比+每层LSTM参数计算

Keras输入shape:(samples,timesteps,input_dim)(100,5,64)表示输入100个句子，每个句子5个单词，每个单词用一个64-dim的向量表示所以concat=torch.cat

universe_1207·2022-06-07 07:39

Pytorch框架学习路径(二：张量操作)

张量操作文章目录张量操作张量拼接与切分torch.cat()torch.stack()torch.chunk()torch.split()张量索引torch.index_select()torch.masked_select

☞源仔·2022-05-30 07:10

Pytorch(2)：关于torch.cat()与torch.stack()

用法：torch.cat():用于连接两个相同大小的张量torch.stack():用于连接两个相同大小的张量，并扩展维度实例：importtorcha=torch.tensor(torch.arange

奔跑的林小川·2022-05-30 07:24

【深度之眼】【Pytorch打卡第2天】：张量、计算图、线性回归、逻辑回归

一、张量的操作拼接torch.cat():将张量按维度dim进行拼接torch.stack()：在新建的维度dim上进行拼接t=torch.ones((2,3))t_0=torch.cat([t,t],

天涯小才·2022-05-09 07:02

deepstream yolov5-6.0使用指南

首先修改Yolov5-6.0的源码yolo.py，将最后return，改为torch.cat(z,1)defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange

zhang-wen-han·2022-04-09 07:59

pytorch 入门教程 & 常用知识整理

torch.cat与torch.stacktorch.cat不会增加新的维度，原来几个维度，还是几个维度torch

不要熬夜多喝热水·2022-04-07 07:42

PyTorch中的torch.cat简单介绍

目录1.toych简单介绍2.张量Tensors3.torch.cat1.toych简单介绍包torch包含了多维疑是的数据结构及基于其上的多种数学操作。torch包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学运算。此外，它也提供了多种实用工具，其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化的工具。它具有CUDA的对应实现，可以在NVIDIAGPU上进行张量运算(计算能力>=3.0)2.张量Ten

·2022-03-17 13:59

Pytorch教程[01]张量操作

一、张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接•tensors:张量序列•dim:要拼接的维度torch.cat(tensors,dim=0,out=None)1.2torch.stack

迪菲赫尔曼·2022-03-12 07:30

pytorch tensor维度操作

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31495102涉及到的方法有：torch.cat()torch.Tensor.expand()torch.squeeze()torch.Tensor.repeat

沃特么.拆基.达柴机·2022-03-10 07:56

numpy 和pytorch的矩阵/张量拼接

),axis=0)#2.使用np.vstack沿矩阵行进行拼接，np.hstack沿矩阵列拼接np.vstack((a,b))pytorch有两种方式拼接张量：#1.使用concatenate级联操作torch.cat

solar_4869·2022-02-10 19:41

Pytorch：torch.cat()

torch.cat()可以看做torch.split()和torch.chunk()的反操作。cat()函数可以通过下面例子更好的理解。

宁静致远*·2022-02-07 07:21

【pytorch】torch.cat()函数

],[1.,1.,1.]])B=2*torch.ones(4,3)#4x3的张量（矩阵）Btensor([[2.,2.,2.],[2.,2.,2.],[2.,2.,2.],[2.,2.,2.]])C=torch.cat

duanyuchen·2022-02-07 07:21

torch的拼接函数_Pytorch中的torch.cat()函数

cat()的用法按维数0拼接(竖着拼)C=torch.cat((A,B),0)按维数1拼接(横着拼)C=torch.cat((A,B),1)按维数0拼接A=torch.ones(2,3)#2x3的张量(

下水道捞鱼小分队·2022-02-07 07:50

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